驾驶员状态安全监测系统

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国内外研究现状
驾驶疲劳检测方法的一般思路是：首先选取能 够反映疲劳的特征，然后进行特征提取，最后将提 取到的特征和预先设定的标准进行比较，判断是否 疲劳。根据选取的特征的不同，目前的疲劳驾驶检 测的方法研究分为以下两类： 2.1 基于驾驶员生理反应的方法研究 这类方法需要获取驾驶员的生理信息，通常是通 过监测驾驶员的脑电图,心电图,肌电图来判断驾驶员是 否疲劳。 XXXX年 脑电图一直被誉为检测疲劳的“金标准”，澳大 利亚的Saroj KL Lal和Ashely Craig对35名驾驶员进行 试验，分析得出他们在清醒、接近疲劳、疲劳、极度
The end
请老师同学批评指正！
Thank you !
主要特色 XXXX年
XXXX年
采用连通域检测，保证了人脸识别和眼睛定位的精度。
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目标、主要特色及工作进度
工作进度
第1～2周： 第3～4周： 第5～12周： 第13～14周： 第15周： 查阅相关资料，书籍，完成开题报告， 提交老师批阅； 总体方案的确定，完成设计的基本思路 的构想； 系统设计，编写设计说明书，设计出电 路图、程序设计图纸； 论文整理； 准备毕业答辩。
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国内外研究现状
电图的测量需要在皮肤上粘贴电极，会给驾驶员带来不适， 影响驾驶员操作。目前开展的疲劳检测研究主要是利用计 算机视觉的技术来监测驾驶员的物理反应。一般的做法是 使用摄像机采集驾驶员脸部视频序列，然后进行视频处理， 提取所需要的眼睛特征，如眨眼频率，睁闭眼时间，然后 统计PERCLOS值，判读驾驶员是否处于疲劳状态，该方 法的关键技术是人脸识别和眼睛定位。
2012级学士开题报告
驾驶员状态安全监测系统
报 告 人：凌源 指导教师：郭建教授
2015年12月31日
目录
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课题背景与意义 国内外研究现状 研究的内容 系统的结构框图
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目标，主要特色及工作进度 目标、主要特
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课题背景与意义
疲劳驾驶是指驾驶员在驾驶的过程中出现疲倦状态，导致 不能正常驾驶。驾驶员产生疲劳之后，思维能力下降，反应 迟钝，注意里分散，视力下降。当驾驶员在驾驶过程中出现 疲劳状况时，容易引发交通事故。 根据美国国家公路交通安全管理局统计，在美国平均每 年因疲劳驾驶导致10万起交通事故，约1550起交通事故导致 人员人死亡，71万起导致人员受伤，直接经济损失125亿美元 。据美国睡眠基金会的2005年的睡眠调查，在2.8亿受访者当 中，有60%（约1.7亿）的人说他们在过去的一年里曾经在驾 驶过程中感到过疲倦，37%（约1亿）的人承认他们曾经在驾 驶过程中睡着了，4%（约1100万）的人说他们曾经因疲劳驾 驶遭受过意外或差点遭受意外。
百度文库
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研究内容
研究内容 该研究利用CCD摄像机和采集卡 实时捕捉驾驶员面部图像，应用 C++Builder 6.0在Windows XP平 台上开发驾驶疲劳检测系统，该系 统对采集到的视频进行肤色分割， 人脸识别,眼睛定位，统计近30s的 眼睛闭合持续时间根据PERCLOS判 断驾驶员是否产生疲劳。
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课题背景与意义
欧洲的情况也是如此：根据英国汽车协会统计，英国车祸 的死亡事故中，有10%是因司机疲劳驾驶引起的。在德国境内的 高速公路上25%导致人员伤亡的交通事故都是由疲劳驾驶引起。 由此可见，疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要因素。由于交 通事故并不是在一产生疲劳时就发生，如果能找到一种方法， 在驾驶中实时检测驾驶员的精神状态，在他们刚刚出现驾驶疲 倦的迹象时就发出警报或者强行减速，甚至强制停车休息，那 么就能有效的保证行车安全，因此许多国家都积极开展驾驶疲 劳检测的研究工作。
系统结构框图
系统结构框图
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系统结构框图
如图所示，系统对采集到视频 进行实时处理，主要包括肤色分割， 连通检测，人脸识别和眼睛定位， 计算PERCLOS值，最终判断驾驶员 是否出现疲劳
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目标、主要特色及工作进度
目标
(1) 实时性 系统能够实时对采集到的视频进行图像处理,检测 驾驶员是否处于疲劳状态。 (2) 准确性 在一定距离范围内能自动识别人脸，对于未采集 到人脸的图像应停止疲劳 检测，采集到的人脸后眼睛 定位准确，检测结果能真实反映驾驶员的精神状态。
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国内外研究现状
疲劳和从疲劳中警醒这5个阶段脑电图变化的特点； 心电图指标通常包括心率指标和心率变异性指标。上 海交通大学的杨渝书等人采集16名测试者在实验室模 拟驾驶90分钟的心电信号，发现有4个心电时域指标 与疲劳程度明显相关；肌电图检测是指在肌肉表面固 定好电极，用肌电图记录仪记录肌电信号。通过分析 肌电图得出：肌电图的频率随着疲劳的产生和疲劳程 度的加深呈下降趋势，肌电图的幅值增大则表明疲劳 程度的加大。 2.2 基于计算机视觉的方法研究 由于监测驾驶员的生理信号的仪器需要使用传感 器来获取驾驶员的生理信息，如脑电图、心电图和肌